Використання методу незалежних компонент для автоматичного видалення артефактів ЕЕГ, пов’язаних з рухами очей

Кицун, П. Г.; Kytsun, P. H.; Кицун, П. Г.

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Кицун, П. Г.	-
dc.contributor.author	Kytsun, P. H.	-
dc.contributor.author	Кицун, П. Г.	ru
dc.date.accessioned	2016-09-06T09:18:56Z	-
dc.date.available	2016-09-06T09:18:56Z	-
dc.date.issued	2016	-
dc.identifier.citation	Кицун, П. Г. Використання методу незалежних компонент для автоматичного видалення артефактів ЕЕГ, пов’язаних з рухами очей / П. Г. Кицун // Вісник НТУУ «КПІ». Радіотехніка, радіоапаратобудування : збірник наукових праць. – 2016. – Вип. 65. – С. 99–107. – Бібліогр.: 9 назв.	uk
dc.identifier.uri	https://ela.kpi.ua/handle/123456789/17499	-
dc.language.iso	uk	uk
dc.source	Вісник НТУУ «КПІ». Радіотехніка, радіоапаратобудування : збірник наукових праць, Вип. 65	uk
dc.subject	ЕЕГ	uk
dc.subject	ЕОГ	uk
dc.subject	видалення артефактів ЕЕГ	uk
dc.subject	МНК	uk
dc.subject	ЭЭГ	uk
dc.subject	ЭОГ	uk
dc.subject	удаление артефактов ЭЭГ	uk
dc.subject	EEG	uk
dc.subject	EOG	uk
dc.subject	EEG artifacts removal	uk
dc.subject	ICA	uk
dc.title	Використання методу незалежних компонент для автоматичного видалення артефактів ЕЕГ, пов’язаних з рухами очей	uk
dc.title.alternative	Automatic EEG eye movement artifacts removal using independent component analysis	uk
dc.title.alternative	Использование метода независимых компонент для автоматического удаления артефактов ЭЭГ, связанных с движениями глаз	ru
dc.type	Article	uk
thesis.degree.level	-	uk
dc.format.pagerange	C. 99-107	uk
dc.status.pub	published	uk
dc.publisher.place	Київ	uk
dc.subject.udc	621.3.088.7;519.237.5;612.82	uk
dc.description.abstractuk	В роботі аналізується можливість використання методу незалежних компонент для часових рядів, а саме алгоритму TDSEP, для видалення складових сигналу ЕЕГ, джерелом яких є активність м’язів під час руху очей. Був запропонований алгоритм автоматичного видалення артефактів ЕЕГ та проведена оцінка його ефективності на реальних записах ЕЕГ.	uk
dc.description.abstracten	Background. Eye movement artifacts contained in EEG recordings hamper a lot the automatic processing and analysis of EEG signal. Therefore, the removal of such artifacts is important stage for any further signal processing. There are artifacts removal methods based on using wavelet transformation, regression analysis in the time and frequency domain, Principal component analysis and Independent component analysis. Methods. The novel method of automatic EEG eye movement artifacts removal based on Independent Component Analysis was proposed. The method utilizes the TDSEP algorithm for blind source separation. Own criteria for artifact components detection were used. The method was implemented with the Python programming language and tested on EEG signals recorded from two healthy volunteers. Results. Comparison of the effectiveness of the method was conducted with the participation of two experts. They were asked to review the EEG fragments before and after artifacts removal and evaluate the quality of artifacts removal. The average value of assessing the quality of artifacts removal was 4.83 for TDSEP based algorithm and 4.58 for FastICA based algorithm. Conclusion. The proposed method is more effective then method based on FastICA algorithm and using it for automatic EEG eye movement artifacts removal is expedient.	uk
dc.description.abstractru	В работе анализируется возможность использования метода независимых компонент для временных рядов, а именно алгоритма TDSEP, для удаления составляющих сигнала ЭЭГ, источником которых является активность мышц во время движения глаз. Был предложен алгоритм автоматического удаления артефактов ЭЭГ и проведена оценка его эффективности на реальных записях ЭЭГ.	uk
dc.publisher	НТУУ «КПІ»	uk
Appears in Collections:	Вісник НТУУ «КПІ». Радіотехніка, радіоапаратобудування: збірник наукових праць, Вип. 65